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1.增加一段关于易感暴露-感染-康复(SEIR)模型的介绍性段落将加强文稿的内容[
Response:为了解决这个问题，在SEIR模型和参数小节的方法部分中添加了一个关于SEIR模型基本不足的介绍性段落。
2.需要在讨论中增加1至3段，将本研究与类似研究进行比较。
回应:在撰写本文时，还没有任何类似的研究，至少没有可供我们比较的可比参数。
3.我建议作者使用色盲友好的颜色。
回应:图中的颜色是黄色和绿色的组合，以及红色和蓝色的组合，以方便色盲。
4.这一说法需要重新措辞:“疫苗当然只需要接种一次，而口罩需要持续佩戴。”我建议把这句话和句子的其他部分分开，使它成为一个更清晰的陈述。
回应:声明已被分离，现改为“尽管如此，疫苗每年只需接种一次，口罩需要持续佩戴。”
5.讨论的最后一句话是一个连句。请修复。
Response:这句话被分解成不同的句子来阐述这个建议。
1.摘要的最后一句话需要完成或重做，以解释“其他实际方面”。
Response:该语句已删除。其他实用的面具已经解释过了。
2.我假设这一切都只关注美国，因为它使用的是疾病控制和预防中心(CDC)的数据。然而，注意到这是以美国为中心的，并简要描述CDC如何获得这些数据将有助于读者理解数据集，特别是由于CDC的许多数据集高度依赖医疗报告，因此无法充分代表实际病例率。以流感为例，有多少人感染了流感，但从未向疾病预防控制中心报告，也没有因为症状轻微而去看医生接受治疗?
回应:关于CDC如何通过国家应报告疾病监测系统获得流感数据的简要讨论已添加到SEIR参数小节中。我们还解决漏报的问题。美国疾病控制与预防中心承认，由于流感病例在很大程度上是基于医院的报告，因此很容易像审稿人所建议的那样漏报。这就是为什么要对它进行进一步分析以纠正这一现象。详细的算术和统计操作在修订文件中。
3.创建一个表或显式地说明模型中使用的变量和值对于理解很重要。尤其是对于B(t)这样的计算变量。每条曲线都是一样的还是随着不同的曲线变化?如果是，变化有多大?
响应:由于这些值是临时的，所以我们引用了数据集的源。在本文的SEIR参数分段中增加了数值和模型表;计算出的变量如B(t)保持不变。
4.当年流感毒株的毒力与当年疫苗的效力对您正在使用的数据有多大影响?你是否认为口罩会比其他年份有更大的帮助，因为疫苗的效力低于预期?
Response:出于过于复杂的考虑，我们在本文中没有考虑不同流感毒株感染的方差。我们所有工作中使用的数据都是从CDC联合流感数据中推断出来的。
关于口罩和疫苗，主要目标是强调口罩是如何发挥作用的。当然，在疫苗效力较低的时候，戴口罩可能是一个合理的选择，但考虑到流感的传播速度，这也取决于戴口罩的比例。
5.口罩对呼吸道病毒的典型功效是什么?这个“真实世界”的有效率与你在模型中使用的有效率相比如何?
回应:我们非常考虑到现实世界的有效率，特别是考虑到对口罩要求的政治和社会阻力。因此，我们使用一个较高的口罩效能率来解释在受控环境之外可能出现的缺点和其他现实生活问题。
疾病控制和预防中心
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